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摘要:
为解决现有高光谱图像压缩方法存在的压缩比与恢复信息准确性的矛盾,提出将结合空间信息的支持向量数据描述(SVDD)奇异检测算法用于压缩,首先根据光谱相似性进行空间聚类实现区域分割,大块区域像元光谱取均值作为背景光谱,用SVDD算法检测与局部邻域背景不同的小目标,接着对背景和小目标光谱数据进行无损压缩,最后对整个数据立方体进行大比例有损压缩.HYMAP高光谱图像的仿真结果表明,压缩比可达50:1,重要和主要信息得到有效保留.
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文献信息
篇名 支持向量奇异检测在图像有损压缩中的应用
来源期刊 电子器件 学科 工学
关键词 高光谱图像 数据压缩 奇异检测 支持向量数据描述
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 光电器件,显示技术
研究方向 页码范围 410-413
页数 4页 分类号 TP751.1
字数 2768字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9490.2008.02.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何守印 2 4 1.0 2.0
2 张立燕 首都师范大学资源环境与地理信息系统重点实验室 7 22 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
数据压缩
奇异检测
支持向量数据描述
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子器件
双月刊
1005-9490
32-1416/TN
大16开
南京市四牌楼2号
1978
chi
出版文献量(篇)
5460
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21
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27643
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